便利店打工24小时后，智元两名机器人员工「转正」失败

　　11月2日10时起，上海徐汇区一家正常营业的便利店里，6台智元精灵G2人形机器人正式上岗，分别承担迎宾接待、取货补货、货架巡视、咖啡制作、收银熟食、桌面清洁六个岗位工作。门店全程保持正常营业状态，普通顾客可自由进店消费，6台机器人连续作业24小时，完整覆盖午高峰、晚间客流、深夜值守、次日早高峰四个时段，全程通过直播向全网公开。

　　本次考核完全比照真实便利店员工标准，从在岗时长、业务完成量、顾客评价，到任务成功率、响应时间、异常处理能力，多维度共同构成转正评分。最终4台机器人顺利通过转正考核，负责清洁的冷姐和负责巡视的倦王，因在岗积极性、岗位稳定性存在小瑕疵暂未转正。在行业普遍追求“完美演示效果”的语境下，这个不加修饰的真实结果，直接丈量出了机器人实验室演示与真实场景部署之间的现实鸿沟，这场24小时直播也成为智元将完整技术栈置于真实营业环境、接受全网监督的公开压力测试。

　　长期以来，具身智能评测始终面临结构性难题：实验室环境完全可控，而真实商业场景充满不可控变量，多数行业现有评测环境仍属于“半真实”状态，光线、位置、流程均可预先标定，和实际部署场景存在系统性偏差。便利店恰恰是城市商业中开放性极强的场景，从三个维度给机器人技术提出了硬核挑战：一是柔性物体精细操作，软包装商品抓取易形变，黄金糕等易损物品对力控精度要求极高，力度不足会滑落，力度过大则会碎裂;二是长程任务规划耦合，补货等完整流程串联目标识别、库存判断、路径规划等多个子任务，子任务间存在严格依赖关系，多任务并行还需要系统维持长时状态记忆;三是开放动态环境避障，门店内顾客、宠物的移动轨迹完全不可预测，系统需要在严格安全约束下完成实时感知与避障决策。

　　直播期间设置的特邀体验官环节还专门为机器人增加了额外测试强度，比如要求从混放的有糖、无糖可乐中精准取出指定商品，在行进路线上临时放置人和障碍物，在机器人夹取熟食时故意晃动容器，机器人在实时语音反馈“工作好难”的同时，依然顺利完成了全部挑战任务。

　　本次测试中，智元同步展示了Genie Master具身Agent框架的实际运行效果，这一框架作为6台机器人的共同“大脑”，串联起“判断-执行-反馈”的完整闭环，可自主完成失败归因与策略调整，无需依赖大量人工调试。前期测试数据显示，搭载该框架的精灵G2，在熟食打包、取货补货等任务上的流程成功率，从首日的28.6%提升至第五天的85.7%并保持稳定。机器人上岗过程中积累的成功与失败经验，会自动沉淀为可复用的长期记忆，转化为训练数据反哺动作策略优化，实现“边上岗、边解锁新技能”的正向迭代。

　　行业普遍认为，单点技术突破无法替代全栈能力协同，是具身智能最核心的行业特性。此前智元已在十天内连续发布七项覆盖数据集、作业平台、机器人硬件、具身Agent框架、仿真平台、基座模型、群体经验学习的全链条成果，本次便利店24小时公开测试，正是对全栈技术协同能力的一次真实场景验证。两台机器人未转正的结果，也完整保留了真实场景的复杂性，让行业清晰看到人形机器人距离标准化岗位部署的实际差距，为后续技术迭代提供了明确的现实指引。